深度学习的目标

最新推荐文章于 2024-03-03 22:40:09 发布
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#深度学习

深度学习介绍


TensorFlow入门
MINIST数字设别问题
深层神经网络
卷积神经网络
图像数据处理
循环神经网络
TensorFlow实现深度强化学习
TensorBoard
TensorFlow计算加速（多Gpu并行几分布式进行）
tf Learn 从入门到精通
tf Contrib组件
深度学习笔记(3)：1.3-1.7 建立你的目标(setting up your goal)
kkkkkiko的博客
08-15 504
1.3 单一值评价指标(single number evaluation matric) 这一节主要是说对于结果我们希望有一个单一评价指标来决定在多个模型中选择哪个，如下图所示： 建立机器学习项目的过程本来就是一个凭借经验不断更新迭代的过程。假设我们现在有两种方案A和B，A的查准率为95%，查全率为90%，而B的查准率为98%，查全率为85%。什么是查准率和查全率简单说一下，查准率就是准确...
深度学习目标检测与yolo概述
最新发布
Tobiue的博客
10-10 1415
深度学习目标检测是计算机视觉中的关键任务，旨在识别和定位图像中的对象。YOLO（You Only Look Once）是这一领域的重要算法，将目标检测视为回归问题，通过单一神经网络实现端到端处理。YOLO将图像划分为网格，并为每个网格预测边界框和类别概率，从而实现实时检测。
基于深度学习的目标检测研究进展
凌风探梅的专栏
05-31 6368
开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别”。 目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目
深度学习 目标分类 思路
qq_41094058的博客
06-30 1023
问题简述： 数据集为几百类、平均每类几百张，图像分辨率小于100x100，长尾分布- 有参数量和运算量限制 手工设计模型。 一、轻量级模块 1、mobilenet v2 （逆残差模块） 参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011974639/article/details/79199588 参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44474718/article/details/91045521 因为通道数先变大后变小，所以称为逆残差。（残差：沙漏形，逆残差
深度学习（十五）：目标定位 Object Localization
hzk1562110692的专栏
04-13 4545
这是一系列深度学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：深度学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频 吴恩达老师深度学习笔记整理 深度学习500问 唐宇迪深度学习入门视频课程 笔记下载：深度学习个人笔记完整版 图像分类 图片分类问题已经并不陌生了，例如，输入一张图片到多层卷积神经网络，它会输出一个特征向量，并反...
什么是深度学习？我们为何需要深度学习？
Hinyeung2021的博客
09-15 1331
我们在越来越多的领域都能遇到“机器学习”、“深度学习”以及 “人工智能”等术语。但它们到底是什么意思？具体可以应用在哪里？我们又为什么需要？
精选资源
HALCON深度学习目标检测
08-05
HALCON深度学习目标检测
精选资源
目标检测-利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集
12-06
labelimg安装教程
深度学习目标检测Bdd100k车辆数据集jpg、txt格式，可以直接训练
06-01
Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约...
精选资源
深度学习 目标识别 红外热成像
06-12
该资源为红外热成像数据集和标记好的XML文件，且仅对数据集中的人进行了标注，共有3493张红外热成像图片和对应标注好的3493个XML格式文件。...同时也希望能够促进基于深度学习的目标检测在红外热成像方面的发展。
深度学习研究思路
yunxinan的专栏
04-18 2070
研究思路 一、数字图像 基础研究 图像的文件格式：图片有常见的bmp,jpg,png,等。三种图像之间的差别： 位图和矢量图区别；矢量图又叫向量图，是用一系列计算机指令来描述和记录一幅图，一幅图可以解为一系列由点、线、面等到组成的子图，它所记录的是对象的几何形状、线条粗细和色彩等（常见的有CAD图） 位图叫点阵图或像素图，计算机屏幕上的图你是由屏幕上的发光点（即像素）构成的，每个点用二进制数据来描...
深度学习-先导篇
weixin_44079186的博客
10-16 1178
一、什么是深度学习 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，是无监督学习的一种。通过组合底层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度：深度学习的前身是人工神经网络，就是试图模仿人脑的神经元之间传递和处理信息的模式。 人工神经网络由各个层组成，输入层(输入训练数据)、隐含层(使输入数据向前传播到输出层)、输出层(输出计算结果)。“深度”没有特指，一般就是要求隐藏层很多。 人工神经网络的每一层由大量的节点组成，层与层之间有大量的连
[OpenCV实战]8 深度学习目标检测网络YOLOv3的训练
You and Me
03-15 6907
目录 1数据集 1.1下载openImages雪人数据[约1.5小时] 1.2训练集测试集拆分 2 Darknet 2.1下载并构建Darknet 2.2修改代码以定期保存模型文件 2.3 数据注释 3模型训练 3.1下载预训练模型 3.2数据文件 3.3配置训练参数 3.3.1 batch和subdivisions 3.3.2 Width, Heigh...
深度学习的进展
Zx120110的博客
02-08 2102
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。我们之前有个韩国交换生，一直说他们那的医院用了Watson for Oncology，后面听说他想去IBM（开发Watson for Oncology的公司）面试，也不知去没去，个人觉得他去了小厂。之前我和同学去野炊，他哥的特斯拉还能连接手机的。
致初学者的深度学习入门系列（三）—— 深度学习目标检测篇（上）
Rosen的博客
02-03 1663
目标定位 ​ 在softmax层中不仅仅只输出分类信息，还可以输出目标的外接矩形框的角点和长宽，这样就可以转化为一个逻辑回归的问题。只要在训练集上对相应信息进行标注，以及定义合适的损失函数，就可以通过实现对目标的定位。 目标检测 滑动窗口法 ​ 首先设定固定大小的窗口，以固定步长遍历图像，每次都将窗口内的图像传入分类网络进行分类，以达到对目标的检测效果。但是，步长的选择无法适应不同情况。过大的步长计算成本低，但检测的精确度下降，无法很好的框选目标；过小的步长又会导致传入网络的窗口数量过多，计算成本巨大。
Deep Learning回顾之基于深度学习的目标检测
u012507022的博客
10-24 2万+
转自：https://www.52ml.net/20287.html 引言 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体（即
【深入探索深度学习：从基本原理到实际应用】
2203_75994390的博客
03-03 1779
深度学习是一种基于神经网络的学习方法，相较于传统机器学习方法，它需要更丰富的数据和更强大的计算资源，但同时也能达到更高的准确率。
基于深度学习的目标检测学习总结
热门推荐
NodYoung
03-30 5万+
在计算机视觉领域，“目标检测”主要解决两个问题：图像上多个目标物在哪里（位置），是什么（类别）。 围绕这个问题，人们一般把其发展历程分为3个阶段： 1. 传统的目标检测方法 2. 以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN) 3. 以YOLO为代表的将目标检测
深度学习目标检测算法梳理
蜗牛博客
05-19 2957
梳理目标: 整理自己在入门深度学习目标检测领域时读取的一些论文和对一些论文方法的见解。便于自己记忆和梳理思路，仅供参考。 发展历程： 思路整理: 阅读过的内容: R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO v1、SSD、YOLO v2、FPN、Mask R-CNN、YOLO v3 基于传统机器学习的目标检测方式： 在梳理深度学习目标检测前，个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式，因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学...
基于TensorFlow实现深度学习目标检测
在深度学习领域中，目标检测是一个非常重要的应用方向。目标检测是计算机视觉中的一项技术，目的是识别图像中的物体并给出它们的位置和类别。自从深度学习技术广泛应用于目标检测任务后，模型的准确性得到了极大的...
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